Рассеивание точек по всему полю любого из точечных графиков говорит о том, что отсутствует прямая (или обратная) корреляционная или функциональная связь в интервалах между объемом поставки и суммарным объемом суточных отпусков за интервал, т.е. с изменением суммарного объема суточных отпусков за интервал соответственно не увеличивается (или не уменьшается) объем поставки. Отсутствие связи подтверждают рассчитанные коэффициенты корреляции, они для данных по заводу Серп и Молот , Челябинскому тракторному заводу и тресту Железобетон находятся на уровне значительно меньшем, чем Л /и = 0,6. Только данные по Мурманскому рыбному порту несколько больше этого предела. При функциональной связи каждому суммарному расходу в интервале полностью соответствует производимый объем поставки, т.е. так отлажен процесс снабжения, что полностью следит за процессом расхода. И в данном случае все вышеуказанные точки, получаемые в процессе обработки, при построении легли бы на наклонную прямую и не было бы никакого их рассеивания. Пока таких случаев в организации процессов снабжения на предприятиях нам встречать не приходилось. [c.207]
Рассеивание точек по всему полю каждого из графиков говорит о том, что отсутствует корреляционная связь в интервалах между объемом отгрузки и суммарным объемом производства продукции за интервал, т.е. с изменением значения суммарного производства за интервал соответственно не увеличивается (или не уменьшается) объем отгрузки. Отсутствие функциональной связи подтверждают расчетные коэффициенты корреляции (Л), которые (кроме ПО ЗИЛ ) значительно меньше единицы Л = 0,05 — 0,09. Это свидетельствует о том, что в интервале с большим (или малым) суммарным объемом производства может быть произведен как большой, так и малый объем отгрузки готовой продукции. Отсюда следует, что если известны продолжительность какого-либо интервала (Г ) в планируемом году и суточные объемы производства в нем (Я ), т.е. по Т и R можно найти суммарный объем производства за интервал Uf = R х Т[, то нельзя однозначно предсказать, какой объем отгрузки готовой продукции будет произведен в конце рассматриваемого интервала. Отсутствие корреляционной связи говорит о том, что сочетания значений Г[ — t[ — qt в интервалах можно рассматривать как случайные независимые события, а вариации значений нормообразующих факторов — как случайные независимые величины (здесь г — объем суточного производства, t, — интервал между отгрузками, ql — объем отгрузки). [c.215]
Технологический процесс считают стабильным. Такое расположение точек расценивают как неизбежное рассеивание значений показателя качества, и производство продолжают, ничего не изменяя. Если же точки на графике выходят за границу регулирования, то считается, что в технологическом процессе возникает опасная ситуация, в этом случае рассеивание признается устранимым, и поэтому принимают необходимые меры воздействия. Кроме того, поскольку положение границ регулирования позволяет дать вероятностную оценку положения средних значений, т. е. уровня настройки технологического процесса и рассеивания значений, то контрольные карты становятся источником полезной информации о технологическом процессе. Таким образом, контрольные карты применяют также для анализа технологических процессов, и тогда они служат одним из видов эффективного оружия при анализе и совершенствовании технологических процессов. [c.72]
Если в партии бревен, имеющих форму усеченных параболоидов с одинаковым верхним диаметром, рассеивания длины и сбега не согласованы указанным образом, то характер графика усредненной (для этой партии) высоты пропила несколько отличается от графика приведенной высоты пропила для бревна средней длины и сбега. Но это отличие распространяется только на зону сбега и сводится к тому, что, во-первых, несколько усиливается отмеченное выше сглаживание крайней ступеньки графика, а, во-вторых, в зоне сбега делается несколько условным четкий для одного бревна переход от досок одной ширины к доскам следующей ширины. Для бревен среднего размера в некоторой точке KI (см. рис. 48) происходит переход от досок шириной 100 мм к доскам шириной 80 мм. Для партии бревен с точно оди- [c.183]
Учет рассеивания диаметров. Допустим теперь, что описанные выше графики (см. рис. 49, б) будут составлены для различных диаметров. Располагая этими графиками и зная распределение бревен по диаметрам, мы можем усреднить графики приведенной высоты пропила для бревен данной партии, учитывая долю бревен каждого диаметра. Точно так же можно усреднить и графики ожидаемой продукции отдельно для досок каждой ширины. [c.186]
ГРАФИК РАССЕИВАНИЯ. S atter diagram. График значений двух экономических переменных для нескольких различных экономических единиц или периодов. времени. [c.771]
Даже в некоторых средних школах понимают, насколько важны навыки анализа статистических данных для будущей профессиональной карьеры школьников, и начинают обучать анализу графиков рассеивания очень рано. Восьмиклассников окружной школы им. Гумбольдта в шт. Невада обучают собирать, систематизировать, читать и анализировать данные при помощи различных методов графического представления данных, включая таблицы, линейные графики, диаграммы рассеивания [и] гистограммы [и] использовать данные для того, чтобы делать выводы и прогнозы . [c.296]
Контрольная карта ( ontrol hart) графически отражает изменения показателей качества и снабжена шкалой, на которой определены границы регулирования, предусматривающие применение экономичных статистических оценок и разделяющие зоны неизбежного рассеивания и устранимого рассеивания. Обычно в качестве диапазона пределов регулирования широко применяется трехкратное среднее квадратическое отклонение. При статистическом регулировании технологического процесса, если точки, наносимые на график, не выходят за границы регулирования, [c.71]
Все факторы, которыми мы пренебрегли, усиливают рассеивание ширин в крайней зоне бревна. Кроме того, обрезчик иногда может при почти одной и той же кубатуре получать в сбего-вой зоне доску различной ширины. Поэтому найденное распределение по ширинам для досок крайней сбеговой зоны довольно условно. Имея это в виду, мы объединили на рис. 51 в одну суммарную кривую графики для ширины 80—100 мм. [c.189]
Предварительные замечания. Полученный на рис. 51 график усредненной высоты пропила С сопоставлен на рис. 52 с графиком приведенной высоты пропила для одного бревна номинальных средних размеров (графиком С4 на рис. 45). В центральной зоне график усредненной высоты пропила С идет ниже графика С4. Сказывается учет усушки по ширине и потери на ступенчатость ширин. В сбеговой зоне эти графики сближаются. Кроме того, график С продолжается существенно дальше, что вызвано рассеиванием диаметров и ошибками [c.189]
Учет рассеивания ширины постели бруса. Допустим, что мы хотим для бревен 20 см составить лучший по кубатуре продукции брусовочный постав при заданной вышине бруса. Чтобы составить постав для первого прохода, отступим от центра на расстояние, равное половине высоты бруса (с включенным припуском на усушку), и проведем границу зоны, использование которой уже фиксировано. Для оставшейся части выберем лучшее расположение пил, исходя из графика С. Эта часть расчета не отличается от изложенного в пп. 21—24. [c.198]
В том, что график усредненной высоты пропила начинает понижаться несколько раньше, чем он доходит до кривой С, заключается учет явления рассеивания ширины постели бруса. График приводит к целесообразности размещать крайнюю из пил, использующих основную часть бруса при его развале, несколько ближе к центру лесорамы, чем граница постели бруса, подсчитанная для бревна номинального среднего размера. Это обстоятельство, хорошо известное практикам, не вскрывается в теории поставов Фельдмана. При использовании графиков типа рис. 57 это явление получает необходимыи количественный анализ. [c.200]
Давайте начнем с анализа реальной связи между поведением рынка и прибылями. Существует множество отсроченных, опережающих эффектов, соотношений, которые нужно проверить. Лучший способ для этого, как показывается в гл. 8, — это построить диаграммы рассеивания. Если данные распределены достаточно близко от линии регрессии — это значит, что существует сильная взаимосвязь, если же они напоминают бесформенное облако, тогда ясно, что эта взаимосвязь слабая или ее нет вообще. На каждом из графиков показано соотношение доходности из индекса цен на ценные бумаги Standard Poor и данных о прибылях из глобальной базы данных Лондонской школы бизнеса, которые будут детально обсуждаться в гл. 9. [c.76]